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Evaluación de técnicas de interpolación espacial en el análisis de información ambiental

by Mora, O; Zamora, L. comps; Osorio García, F.O; Echeverri, J; IICA, San José (Costa Rica). PROMECAFE; Instituto del Café de Costa Rica, San José (Costa Rica); 18. Simposio Latinoamericano de Caficultura San José (Costa Rica) 16-19 Set 1997.
Series: Ponencias, Resultados y Recomendaciones de Eventos Técnicos A1/SC (IICA).Publisher: San José (Costa Rica) 1997Description: p. 477-484.ISBN: 997788045X.ISSN: 0253-4746.Subject(s): METEOROLOGIA | SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA | MODELOS MATEMATICOS | ANALISIS ESTADISTICO | HONDURAS | METEOROLOGY | GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEMS | MATHEMATICAL MODELS | STATISTICAL ANALYSIS | HONDURAS | METEOROLOGIE | SYSTEME D'INFORMATION GEOGRAPHIQUE | MODELE MATHEMATIQUE | ANALYSE STATISTIQUE | HONDURAS In: Summary: En evaluaciones agronómicas a través de localidades así como en el proceso de adaptación de tecnología y estudios de zonificación agroecológica es de mucho interés poder obtener estimaciones acerca del comportamiento de las condiciones ambientales en sitios para los cuales no se dispone de información meterorológica. En tales circunstancias, el investigador se enfrenta ante el problema de cómo efectuar estimaciones válidas basado en información climática disponible de sitios más o menos cercanos a los sitios de interés. Este documento aborda el análisis de la temperatura y la precipitación mediante la aplicación de técnicas de análisis espacial o topológico conocidas como interpolación espacial. Los métodos de interpolación espacial usados fueron el de la distancia inversa ponderada, kriging, cokriging y regresión polinomial, el primero es un método determinístico, mientras que los otros son de naturaleza estocástica. En la estimación de cokriging se utilizó como covariable la altura para estimar la superifice de interpolación de temperatura y precipitación. La evaluación se efectuó utilizando información disponible de 201 estaciones meteorológicas de Honduras, se seleccionaron las variables temperatura media anual en grados centígrados y precipitación anual media en milímetros, validándose en forma cruzada los modelos estimados para evaluar su calidad. Los resultados de la validación indican que para la variable temperatura, el método de interpolación que produjo las mejores estimaciones fue la regresión polinomial, la cual explicó la temperatura como un modelo ajustado para las variables independientes latitud, longitud y altura sobre el nivel del mar, el modelo ajustado fue el del menor valor del estadístico Cp de Mallows y el menor valor de R2. Los tres métodos utilizados para la interpolación de la variable precipitación produjeron resultados muy semejantes, considerando las reducidas diferencias observadas en los residuales, el método que produjo las estimaciones con las menores desviaciones de los valores observados fue el kriging. Al aplicar sobre una cuadrícula de 3914 valores referenciados geográficamente sobre el departamento de Copán se observó que las mejores superficies de interpolación fueron obtenidas con la regresión polinomial y kriging para las variables temperatura y precipitación respectivamente.
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7 fig. 4 ref. Sum. (Es)

En evaluaciones agronómicas a través de localidades así como en el proceso de adaptación de tecnología y estudios de zonificación agroecológica es de mucho interés poder obtener estimaciones acerca del comportamiento de las condiciones ambientales en sitios para los cuales no se dispone de información meterorológica. En tales circunstancias, el investigador se enfrenta ante el problema de cómo efectuar estimaciones válidas basado en información climática disponible de sitios más o menos cercanos a los sitios de interés. Este documento aborda el análisis de la temperatura y la precipitación mediante la aplicación de técnicas de análisis espacial o topológico conocidas como interpolación espacial. Los métodos de interpolación espacial usados fueron el de la distancia inversa ponderada, kriging, cokriging y regresión polinomial, el primero es un método determinístico, mientras que los otros son de naturaleza estocástica. En la estimación de cokriging se utilizó como covariable la altura para estimar la superifice de interpolación de temperatura y precipitación. La evaluación se efectuó utilizando información disponible de 201 estaciones meteorológicas de Honduras, se seleccionaron las variables temperatura media anual en grados centígrados y precipitación anual media en milímetros, validándose en forma cruzada los modelos estimados para evaluar su calidad. Los resultados de la validación indican que para la variable temperatura, el método de interpolación que produjo las mejores estimaciones fue la regresión polinomial, la cual explicó la temperatura como un modelo ajustado para las variables independientes latitud, longitud y altura sobre el nivel del mar, el modelo ajustado fue el del menor valor del estadístico Cp de Mallows y el menor valor de R2. Los tres métodos utilizados para la interpolación de la variable precipitación produjeron resultados muy semejantes, considerando las reducidas diferencias observadas en los residuales, el método que produjo las estimaciones con las menores desviaciones de los valores observados fue el kriging. Al aplicar sobre una cuadrícula de 3914 valores referenciados geográficamente sobre el departamento de Copán se observó que las mejores superficies de interpolación fueron obtenidas con la regresión polinomial y kriging para las variables temperatura y precipitación respectivamente.

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